La Banque Centrale du Congo explore une intégration progressive de l’intelligence artificielle dans plusieurs de ses fonctions, de la prévision macroéconomique à la supervision bancaire, en passant par la surveillance des systèmes de paiement. À Nairobi, son gouverneur André Wameso a surtout insisté sur quatre préalables, la qualité et la gouvernance des données, leur confidentialité, les infrastructures technologiques et les compétences humaines.
La Banque Centrale du Congo commence à préciser les domaines dans lesquels l’intelligence artificielle pourrait soutenir son travail d’analyse et de surveillance. Le 16 septembre 2026, à Nairobi, son gouverneur André Wameso Nkualoloki a participé à la conférence organisée par la Banque Centrale du Kenya autour du thème « Trusted Artificial Intelligence in Central Banking Practice ». La rencontre s’est tenue pendant la semaine des réunions annuelles de l’Association des banques centrales africaines et des célébrations du 60e anniversaire de la banque centrale kényane.
Lors du panel consacré à l’intelligence artificielle, la politique monétaire, l’analyse des données et la stabilité financière, le gouverneur de la BCC a présenté les pistes étudiées par l’institution congolaise. Elles concernent notamment la prévision macroéconomique, la supervision bancaire, la surveillance des systèmes de paiement et l’aide à la décision. La Banque centrale parle à ce stade d’une intégration progressive et maîtrisée, avec une attention particulière portée à la confidentialité des informations et au renforcement des capacités technologiques et humaines.
De meilleures données pour éclairer la politique monétaire
Pour une banque centrale, l’intérêt économique de l’IA ne réside pas uniquement dans l’automatisation de tâches administratives. Les méthodes d’apprentissage automatique peuvent traiter de grands volumes de données, rechercher des relations difficiles à détecter avec des outils statistiques traditionnels et produire des estimations à haute fréquence de variables telles que l’activité économique ou l’inflation. La Banque des règlements internationaux souligne que plusieurs banques centrales utilisent déjà ces technologies pour le nowcasting, l’analyse économique, la surveillance financière et l’exploitation de sources de données traditionnelles et alternatives.
Appliquée à la RDC, cette orientation pourrait notamment renforcer les outils techniques entourant la préparation des décisions de politique monétaire. L’IA ne se substituerait toutefois pas aux modèles économétriques, aux statistiques officielles ou au jugement des responsables monétaires. Elle constituerait plutôt une couche supplémentaire d’analyse permettant de croiser plus rapidement des informations sur les prix, le crédit, les marchés financiers, les paiements ou l’activité des différents secteurs de l’économie.
La supervision bancaire constitue un autre champ directement lié au mandat de la BCC. Les autorités prudentielles disposent de volumes croissants d’états réglementaires, de données comptables et d’informations sur les risques. La Banque des règlements internationaux relève que l’IA générative est déjà expérimentée par plusieurs superviseurs financiers pour le traitement documentaire, la gestion des connaissances et l’examen de dossiers. Mais ces usages restent fortement dépendants de la qualité des infrastructures informatiques, de la sécurité des données et de la fiabilité des résultats produits.
Dans les paiements, des modèles d’IA peuvent également faciliter la détection d’anomalies ou de réseaux de transactions inhabituelles et améliorer certains dispositifs de lutte contre la fraude. La BRI cite déjà la surveillance des systèmes de paiement parmi les domaines dans lesquels l’intelligence artificielle peut renforcer les capacités des banques centrales.
La prudence défendue à Nairobi par la BCC rejoint cependant les recommandations formulées au niveau international. Les risques concernent notamment la confidentialité des données, les erreurs produites par les modèles, leur manque d’explicabilité, la cybersécurité et la dépendance à des infrastructures technologiques extérieures. Un rapport de la BRI consacré à la gouvernance de l’IA dans les banques centrales considère ainsi la sécurité des données, le risque de modèle et le risque réputationnel comme des points nécessitant des mécanismes de contrôle spécifiques.
Pour la BCC, le passage de la réflexion à des usages opérationnels dépendra donc autant des algorithmes que de la qualité des données disponibles, des systèmes informatiques et de la capacité des équipes à contrôler les résultats. André Wameso a également plaidé à Nairobi pour une coopération renforcée entre banques centrales africaines, une approche que la BRI considère elle aussi comme déterminante pour mutualiser l’expertise, les pratiques et les outils liés à l’intelligence artificielle.
M. KOSI
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